35.240.01 CCS CAICI L00 中 国 通 信 企 业 协 会 团 体 标 准 T/CAICI XXXX—XXXX 行业数字化转型成熟度评估通用标准 Industry digital transformation maturity assessment standard （征求意见稿） ....1 5 模型综述 .............................................................................2 组织成熟度阶段 ...................................................................2 能力评价指标体系 ................. ............67 评分方法 .......................................................................67 组织成熟度阶段判定 .............................................................68 参 考 文 献 ....................

《企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模型》 和《数字化可信服务》系列标准解读 第 五 篇 加 快 数 字 化 发 展 建 设 数 字 中 国 “ 迎 接 数 字 时 代 ， 激 活 数 据 要素潜能，推 进 网络 强 国 建 设，加 快建设 数字 经 济、 数字社会、数 字 政府 ， 以 数 字 化 转 型 整 体 驱 动 生 合 可 信 的 客 户 服 务 能 力 转型痛点 转型者方法论 【企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模 型 （ IOMM ）】 通过标准对赋能者的数字化产品、解决方案 以及服务能力提出要求， 敦促赋能者提供可 信服务。 通过标准对转型者的数字化转型成熟度进行 评估 ， 帮助转型者定位自身数字化水平， 明确未来发展方向。 企业数字化不同阶段转型者和赋能者的方法论 企业数字化不同阶段转型者和赋能者的方法论 赋能者标尺 【数字化可信服务能力要求】 转型者的方法论： 【企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模 型 （ IOMM ）】 • ( 一 ) 推进产品创新数字化 • ( 二 ) 推进生产运营智能化 • ( 三 ) 推进用户服务敏捷化 • ( 四 ) 推进产业体系生态化 • ( 一 ) 建设基础数字技术平 台 • ( 二 ) 建立系统化管理体系

南、数字化转型 项目管理人员能力指南等标准项目。 2.项目商业分析和立项论证指南改名为项目商业分析指南。 3.项目成熟度评估指南改为系列标准。 4.删除以下标准项目：项目财务管理通则、科学技术研究项目管 理指南、组织级项目管理能力评价要求、组织级项目管理成熟度评价 指南、项目管理咨询机构能力评价要求等 5 项曾申报但未通过国家级 评审的项目。 调整后形成的《全国项目管理标准体系建设指南（2024 目组合管理 挣值管理实施指南》《项目供应商管理指南》《项目变更 管理指南》《研发项目管理评价指南》《项目复盘评价要求》等标准项 目。 2.2024 版规划的标准项目《项目成熟度评估指南（系列）》更名 为《项目管理成熟度评价指南（系列）》，《项目总承包管理规范》更 名为《项目外包管理指南》，《项目进度计划技术方法》更名为《项目 进度计划编制方法》。 3.鉴于行业标准与项目管理国家标准的承接性较弱，删除附录的 评价与改进通用标准用于指导项目后评价、项目绩效评价、项目 管理成熟度评价、项目持续改进等，涉及相应的活动流程、准则、方 法和工具，通用于各行业、各领域的项目。具有行业特色的或领域专 有的，宜纳入“CC 行业项目评价与改进标准”。 2. 评价与改进技术与工具标准 评价与改进技术与工具标准用于统一项目的管理评价、技术评价、 12 经济评价、环境评价、综合评价，以及项目后评价、项目管理成熟度 等的评价方法、参考模型。评价方法宜通用，确实具有行业特色的或

，不同地区 不同行业一体化政务大数据体系建设仍处于不同发展阶段，在管理机 制、技术能力、运营水平、场景创新等方面存在差异。为凝聚产业共 识，CCSA TC601 依托一体化政务大数据体系能力成熟度（GDMM） 评估调研成果及产业界先进实践共同研究一体化政务大数据体系建 设实践方法论。本文从一体化政务大数据体系的概念内涵及政策要求 出发，明确建设目标、建设维度等总体视图，并从统筹管理一体化、 一体化政务大数据体系能力成熟度评估模型（GDMM）................26 四、从政务数字化到政务数智化，政务数据应用边界持续拓展......................... 29 （一） 大模型助力政务行业数智化转型........................................................ 29 （二） 政务大模型应用能力成熟度概述...... ................................................27 图 13 一体化政务大数据体系建设的五大成熟度等级及其特征........................ 28 图 14 政务大模型应用能力成熟度总体架构........................................................ 30 表 目 录 表

.............. 53 4.5 企业出海数字化整体成熟度评估 ............................................................................................................. 54 4.5.1 全连接成熟度框架 .............................. .......... 54 4.5.2 国际标准成熟度框架 ........................................................................................................................ 55 4.5.3 安全韧性成熟度框架 ........................ ................................................................................. 56 4.5.4 数据智能成熟度框架 ................................................................................................

场景选择困难：单点试点难以穿透企业核心业务链的转型挑战，ROI 的评估难度大； 3. 产业协同低效：技术供应商能力分散与企业需求的差距。 本白皮书旨在为企业智能化转型提供系统性参考，通过解析智能应用的核心特征、构建分级成熟度模型、设计分步 实施路径，我们希望为不同数字化基础的企业厘清转型逻辑。在技术快速迭代的背景下，期待与产业界共同探索最佳实 践，务实推进应用智能化落地进程。 ——《应用全生命周期智能化白皮书》编写组 4.3.7 多模态交互，建立双向人机协同体验 4.3.8 AI 内生安全，确保应用全生命周期可信 5 应用智能化的实现路径与关键考量点 5.1 应用智能化实现路径 5.1.1 应用智能化成熟度技术演进路径 5.1.2 应用智能化的实施路径 5.2 应用智能化的关键考量点 5.2.1 战略与业务价值对齐 5.2.2 用户体验重构 5.2.3 组织流程适配 5.2.4 渐进式演进策略 25%，推动企业知识资产从被动存储转向主动赋能创新。 当然，各个行业的落地场景和节奏不尽相同，但是初步可以判断企业选择优先落地场景的底层逻辑：大部分企业 优先落地见效快（6-12 个月 ROI），技术成熟度相对高的领域，如上三个典型场景的共同特征是：直击痛点、切入主 流程、价值可量化。 2.4 智能研发、运维、知识管理，企业智能化落地三大高价 值场景 智能应用的形态和核心特征 应用全生命周期智能化白皮书

估、智能药品监管方面的应用，但整体应用范围还比 较有限，处于探索和试点阶段，距离广泛应用和成熟 发展还有一定的距离，本报告不做具体场景展开。 AI 在医疗健康行业的应用前景广阔，但不同应 用场景的成熟度存在显著差异。 智慧医疗： 智慧医疗是 AI 在医疗健康行业中 应用最成熟的领域之一，尤其在医学影像诊断方面 表 现突出。通过深度学习算法， AI 能够快速准确 地识别 X 光、CT 等图像中的异常，辅助医生提高 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 GD- PR、HIPAA）。随着技术的进步， AI 有望在未 来提供更多定制化的健康管理服务，释放商业价值。 总体而言， AI 在医疗健康行业的部分应用场景 已经达到了较高的成熟度，特别是在智慧医疗和医药 研发领域，展现了显著的技术可行性和商业价值。而 在个人健康管理方面，虽然技术和市场接受度逐步提 升，但在情感理解、复杂问题处理和个性化服务等方 面还有改进空间。未来， 随着 5G、物联网等技 术的融合，以及政策支持和监管框架的完善， AI 将 在远程医疗、精准医疗等新兴领域发挥更大的作用， 为医疗健康行业带来革命性的变化。 图 医疗健康分场景市场潜力及成熟度分析 11 备注：本图表中的市场潜力、成熟度评价主要基于对 10 余位相关行业头部企业负责人访谈评分获得，商业化落地情况和技术局限性重点参考 Gartnar、动脉网等发布的 研究报告，投资热度重点基于一级市场的投资数据。

为确保成功实施，企业应避免盲目采用代理型人工智能，而应聚焦于其能力 能为简单解决方案带来真正优势的具体应用场景。 提升商业智能 实现可扩展的自动化 创建自适应工作流 在复杂流程中提供智能协调 人工智能成熟度较低的组织可利用预配置的领域专用代理或低代码平台，同 时确保健全的治理框架、持续监控和强大的安全措施。 供应商应整合反馈机制，使代理在面临不确定性时能够寻求人类输入，实现 全面的数据可观察性，实施 上做好准备：技术、人员和流程。盲目扩大人工智能规模而不考虑这些因 素，可能会浪费资源并破坏业务目标。 人工智能风靡一 人工智能风靡一时 时 评 评估 估组 组织 织在三个关 在三个关键领 键领域的成熟度 域的成熟度 1.技 技术 术与方法： 与方法：有效的人工智能需要强大的数据发现、分类和质量管理。 企业在扩展人工智能之前，必须在治理框架内建立安全和隐私保护措 施。 2.人 人员 员与影响： 与影

…………………………………………………………… 附录 B (资料性) 不同行业的主业务环节(主场景)及其主要细分业务环节 30 ………………………… 附录 C (规范性) 基于参考架构的企业数字化转型发展阶段与水平档次(成熟度模型) 32 …………… C. 1 模型构成 32 …………………………………………………………………………………………… Ⅰ GB/T45341—2025 C. 2 等级要求 32 … 以数据为核心驱动要素,实现数据、技术、流程、组织等四要素互动创新、迭 代优化和系统融合,支持新型能力(3. 11)的建设、运行和持续改进的解决方案。 2 GB/T45341—2025 3. 14 数字化转型成熟度 digitaltransformationmaturity 对企业数字化转型(3. 1)发展阶段和水平档次的度量。 3. 15 数字企业 digitalenterprise 基于相关数字模型(3 基于参考架构的企业数字化转型发展阶段与水平档次(成熟度模型) C. 1 模型构成 企业数字化转型发展阶段与水平档次(成熟度模型)的构成,如图 C. 1所示,主要包括评价域、发展 阶段与水平档次。应用该成熟度模型,企业可从系统化、体系化管理的角度,更加全面深刻把握转型发 展规律,精准定位数字化转型阶段水平,并明确向更高发展阶段与水平档次跃升的方向和路径。 图 C. 1 企业数字化转型发展阶段与水平档次(成熟度模型)构成

运营方式，并推动全球商业模式向“以AI能 力为核心构建”转型。在IDC发布的《2025年全球AI驱动型组织成熟度模型基准报告》中，这一 进程被阐述为“多阶段演进的过程”。 第 1 章 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 03 图 1：IDC全球AI驱动型组织成熟度模型 来源：IDC 单点试验 AI试点阶段 缺乏统一协调的AI战略， 也没有集中的领导机制 AI技能或技能开发计划内 段，其AI应用场景将实现规模化扩展，覆盖整个 业务职能领域；同时，在推动财务、IT运营及供应链转型方面，企业需要进一步开展自上而下的 协同协调。 在“AI转型”与“AI驱动型组织”这两个更高成熟度阶段，AI与智能体流程已深度嵌入运营模式 核心。这类成熟组织将释放更高水平的自主性、敏捷性与创新能力，凭借AI驱动的效率优势与战 略优势脱颖而出。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 局部推广 AI 转折阶段 扩展复制 AI 对齐阶段 运营管理 AI 转型阶段 优化创新 AI 驱动组织阶段 图 2：IDC全球与中国AI驱动型组织的5阶段成熟度模型 来源：IDC IDC 发布《2025年全球 AI 驱动型组织成熟度模型基准报告》，揭示了各组织当前在AI应用进程中 的所处阶段。数据显示，大多数企业正处于IDC所描述的“AI转折阶段”：51%的组织处于这一 充满机遇的阶段